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1.
提出了一种基于单张正面中性表情人脸图像输入的二维人脸表情仿真方法.该方法基于输入的中性表情人脸图像,采用人工神经网络技术对该人脸其它表情下人脸特征点偏移量进行预测,利用预测结果使用基于线性插值的二值表情图像生成方法以及基于人脸图像特征区域变形的灰度表情图像生成方法实现二维人脸表情仿真.仿真结果表明,该方法可满足对人脸表情图像实时性和个性化的仿真需求,为个性化web虚拟人的研究提供技术支持. 相似文献
2.
针对不同知识系统概念和术语的不统一,讨论了应用领域知识系统在概念本体共享交换层的设计和实现,重点研究了本体在语法和语义上的异构性,提出了建立全局本体结合各本地本体系统的语义异构解决方案。在OIL对RDFS的扩展的基础上,依据框架概念本体表达的特点对RDFS进行了扩展补充,建立了概念本体与OIL及扩展RDF(S)语法的映射关系,确定了将概念本体转换为XML文本的方法。 相似文献
3.
4.
在对知识发现问题简单回顾的基础上,研究了粗糙集理论(RS)中属性的约减和核的概念,提出了基于粗糙集合理论的知识发现模型,并用实例验证了其算法的可行性. 相似文献
5.
提出了一种基于车载自组织网络的车辆实时信息查询模式.在该模式下,实时交通及设施服务信息和用户查询都采用自组织网络传染病路由的方式进行数据传输和发布,只有当查询和实时报告信息在某个节点匹配后,为了节省查询时间,将查询结果信息通过基础设施网络返回查询节点.针对该车辆实时信息查询模式建立了系统模型,对系统查询机制和延时进行了理论分析和推导,并在STRAW/SWANS环境下验证了推导结论,为系统的参数设置和优化提供了理论依据. 相似文献
6.
针对当前服装E-Commerce中2D服装试穿素材制作繁琐复杂的问题,提出一种高效简捷的素材处理方法。首先通过拍照获取裸体模特与相应着装模特的照片,进而采用基于特征点的图像配准技术完成二者的配准;然后分别计算二者对应像素的RGB加权色差并与给定的阈值进行比较,从而改变着装模特图像背景区域的Alpha通道值;最后经疵点处理与边缘平滑后得到服装试穿素材,为2D虚拟试穿提供良好的技术支撑。实验结果表明了该方法的鲁棒性与有效性。 相似文献
7.
8.
为提高西服质量的稳定性,提出一种西服工序质量预测的上下文感知建模与推理方法.针对以手工制作为主的西服生产加工的特点,分析影响操作人员作业的因素,综合显性和隐性的制约因子,构建上下文感知模型;通过归纳分类和有效整合西服加工质量标准,建立用于工序质量预测的本体知识库.在此基础上,应用粗糙集理论,通过事例推理和演绎推理,实现基于上下文感知的两级推理的工序质量预测方法.应用示例验证了该方法的可行性. 相似文献
9.
10.
为了提高当前服装E-Commerce领域2D虚拟试穿展示效果,提出一种基于图像处理技术的服装推理变形仿真方法。采用边缘检测方法提取标准模特图像的特征曲线,检测个性化体型模特图像的体型参数值,获取已变形的各特征区域的外轮廓,进而确定服装试穿素材图像待变形区域外轮廓,对服装试穿素材图像待变形各区域进行插值处理,得到变形后的服装试穿素材图像,从而模拟基于个性化体型的试穿效果。仿真实验结果证明了该方法具有较高的鲁棒性与有效性。 相似文献